近年來(lái)，在全球凈零碳排目標的驅動(dòng)下，道路交通領(lǐng)域加速電動(dòng)化轉型，電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池正從GWh制造邁向TWh時(shí)代智能制造。據GGII預計，2022年中國新能源汽車(chē)銷(xiāo)量將超過(guò)670萬(wàn)輛，同比增長(cháng)將超95%，提前完成20%的滲透比例。預計到2025年，中國新能源汽車(chē)市場(chǎng)滲透率將突破40%。 
新能源汽車(chē)滲透率進(jìn)一步提升疊加鋰電儲能市場(chǎng)需求持續增長(cháng)，動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)大規模擴產(chǎn)驅動(dòng)上游原材料領(lǐng)域快速擴產(chǎn)跟進(jìn)，給鋰電材料企業(yè)和材料裝備企業(yè)提供良好的發(fā)展機會(huì )。2022年中國動(dòng)力電池產(chǎn)量大概率將超過(guò)600GWh，2023年預計提前進(jìn)入TWh時(shí)代。
產(chǎn)業(yè)新周期下，動(dòng)力電池企業(yè)提出了更高、更嚴苛的要求：
高速生產(chǎn)：以方形電池為例，生產(chǎn)速度要求向著(zhù)40PPM邁進(jìn)；
控制成本：生產(chǎn)成本要降低42%；
精益管理：生產(chǎn)效率要提升50%；
質(zhì)量要求：缺陷率從ppm級別降低到 ppb級別。
這些要求正是動(dòng)力電池智能制造的核心所在，行業(yè)發(fā)展迅速，呼喚智能制造賦能加速。

2000年，凌云光與上海印鈔廠(chǎng)合作開(kāi)發(fā)“人民幣大張凹印在線(xiàn)質(zhì)量檢測系統”，開(kāi)啟機器視覺(jué)研發(fā)之路。在二十余年的發(fā)展過(guò)程中，凌云光不斷加大研發(fā)投入，逐步積累了算法平臺、GMQM質(zhì)量管理系統等技術(shù)能力，并先后獲得一項國家技術(shù)發(fā)明一等獎和兩項國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎。
面對鋰電行業(yè)智能制造新需求，凌云光用自己的實(shí)力提交出一份“機器視覺(jué)+AI”的解決方案，用更精、更準、更穩、更智的方法解決工業(yè)視覺(jué)領(lǐng)域缺陷檢出不穩定、“省人”戰略不明顯、數據價(jià)值難體現的難題，助力鋰電智能制造。

質(zhì)量檢測的前提是視覺(jué)系統要把各種缺陷拍出來(lái)。
微小缺陷能看清：針孔、亮點(diǎn)檢測精度0.05*0.05mm，100%識別。
雙面漏噴能識別：業(yè)界創(chuàng )新技術(shù)，同時(shí)識別單雙面漏噴缺陷。
立體成像辨缺陷：用2.5D系統拍出帶有3D信息的缺陷照片，識別褶皺、鼓包、凹坑等缺陷，分類(lèi)準確率高于99%。
成像精準無(wú)懼抖動(dòng)：視覺(jué)系統多加裝在現有設備上，運行速度快，抖動(dòng)影響大。將相機安裝在XYZ三個(gè)點(diǎn)位，測試振動(dòng)幅度及頻率后通過(guò)抗震仿真設計及驗證得到最佳安裝點(diǎn)位方案，在模切、卷繞、焊接、電芯外觀(guān)檢測等高度振動(dòng)環(huán)境下檢測精度能保證在0.02-0.05mm。

科學(xué)的度量是質(zhì)量管理的保障。分類(lèi)準確率由成像效果和深度學(xué)習共同決定。在二十余年成像和深度學(xué)習經(jīng)驗的基礎上，凌云光基于A(yíng)I的智能檢測及分類(lèi)實(shí)現缺陷檢出、智能分類(lèi)、干擾分類(lèi)、過(guò)檢抑制。

高性能高可靠計算：全表征成像系統需要配合高速嵌入式邊緣計算處理平臺才能發(fā)揮優(yōu)勢，借助自研GBOX平臺，兼具嵌入式開(kāi)發(fā)效率、GPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速特點(diǎn)利用并行流水計算和深度學(xué)習傳統算法融合計算，實(shí)現超過(guò)2GB/s的圖像吞吐量。一臺GBOX實(shí)現4臺工控機的數據吞吐量，以低成本投入獲得高算力回報。
核心器件國產(chǎn)化：從圖像采集到圖像處理全流程核心器件全自研，包括CMOS芯片、相機、鏡頭、處理器、板卡、光源等，實(shí)現國產(chǎn)化，并可針對各類(lèi)應用場(chǎng)景進(jìn)行快速定制化開(kāi)發(fā)，并能保證穩定的供應鏈體系。
自主軟件算法平臺穩定可靠：儲備自研算法框架VisionWARE，并持續進(jìn)行更新優(yōu)化，不斷進(jìn)行積累和學(xué)習。能夠根據實(shí)際應用場(chǎng)景選擇所需模塊或定制開(kāi)發(fā)，實(shí)現效率的提升。

大數據和云計算技術(shù)加持下，實(shí)現工業(yè)生產(chǎn)的數據化、知識化與智能化，提高生產(chǎn)與品質(zhì)管理水平。

質(zhì)量標準機：在人眼定性標準的基礎上建立人眼視覺(jué)模型，進(jìn)而為設備制定科學(xué)有效的質(zhì)量標準。以鋁件劃傷為例，真值信息通過(guò)3D 激光顯微鏡（OLYMPUS OLS4100）測量，結果基本一致。
GMQM質(zhì)量管理：建立完善的端對端的質(zhì)量基準管理系統，幫助企業(yè)在全產(chǎn)線(xiàn)范圍內一鍵統一標準，并實(shí)現質(zhì)量標準在不同產(chǎn)線(xiàn)上的協(xié)同。
基于深度學(xué)習與大數據為核心的質(zhì)量管理系統：視覺(jué)檢測和質(zhì)量檢測不僅僅應用在QC質(zhì)量控制環(huán)節，更能為客戶(hù)提供產(chǎn)品質(zhì)量保證、質(zhì)量管理、質(zhì)量改善，優(yōu)化質(zhì)量成本。
未來(lái)，凌云光將繼續堅持 “質(zhì)量興業(yè)，贏(yíng)在智能”的理念，通過(guò)機器視覺(jué)+AI人工智能讓鋰電智能制造的“眼睛”更明亮、“頭腦”更聰明、“手腳”更靈巧，更好地服務(wù)鋰電行業(yè)客戶(hù)實(shí)現零投訴，助力工業(yè)人工智能真正落地，奠定鋰電行業(yè)工業(yè)元宇宙時(shí)代的基礎。